'Learning analytics' para prevenir el abandono y mejorar el rendimiento

Un doctorando de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) propone un sistema de mejora del rendimiento académico mediante learning analytics o analítica de aprendizaje. A través de su tesis, ha diseñado una herramienta on line que, mediante la huella que el estudiante deja en entornos educativos digitales, identifica y estima los alumnos con riesgo de abandono educativo y ayuda a los docentes a saber que recursos facilitarles o como motivarlos.

Fredys Alberto Simancas es el autor de esta tesis doctoral, titulada Sistema de mejora del rendimiento académico mediante learning anlytics. Ha recibido un sobresaliente por las investigaciones llevadas a cabo.

Simancas ha basado su tesis en datos  extraídos del número de sesiones, el tiempo de conexión, el rendimiento individual frente al grupal, el informe y promedio de actividades y el uso de recursos. Con esto ha concluido que «el estudiante deja información y una huella en los entornos virtuales educativos que es importante y no se usa adecuadamente».

Tras el análisis de los datos, Simancas ha diseñado una herramienta on line para que los profesores puedan aprovechar esta información digital derivada del uso de las plataformas educativas por parte del alumno. La UNIR destaca la aplicación de las cuatro fases del learning analytics en la investigación: explicar, diagnosticar, predecir y prescribir.

Aunque la herramienta está destinada a las enseñanzas on line y el uso de sus plataformas, Simancas no descarta que, en el futuro, el sistema pudiera aplicarse en la enseñanza presencial. El doctorando de la UNIR añade que «sería deseable que el proceso de tutorización sea automático, que el propio sistema identifique y mande el material».